## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## Penerapan Metode MABAC dengan Pembobotan ROC Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pengajar dengan Kinerja Terbaik
Kraugusteeliana 1, *, Agustian Zen 2 , Suryani 3 , Sitti Nur Alam 4 , Edy Winarno 5
1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta, Jakarta, Indonesia
2 Program Studi Management, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Jakarta, Indonesia
3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dipa Makassar, Makassar, Indonesia
4 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Yapis Papua, Papua, Indonesia
5 Fakultas Teknologi Informasi & Industri, Universitas Stikubank Semarang, Semarang, Indonesia Email: 1* kraugusteeliana@upnvj.ac.id, 2 agustianzen02@gmail.com, 3 suryani187@undipa.ac.id, 4 azkadzar@gmail.com,
5 edywin@edu.unisbank.ac.id Email Penulis Korespondensi: kraugusteeliana@upnvj.ac.id Submitted: 22/01/2023 ; Accepted: 27/03/2023 ; Published : 31/03/2023
Abstrak- Pemilihan pengajar terbaik merupakan salahsatu persoalan dalam sebuah pengambilan keputusan sesuai dengan kriteria- kriteria  yang  bersifat  semi-terstruktur.  Pada  penelitian  ini  dalam  sistem  pendukung  keputusan  dijelaskan  bagaimana  proses pemilihan  alternatif  pengajar  yang  memiliki  kinerja  terbaik  pada  sekolah  dasar  dengan  menerapkan  metode  MABAC  dan melakukan  pembobotan  dengan  metode  Rank  Order  Centroid  (ROC).  Yang  penggunaan  metode  tersebut  dapat  memecahkan masalah penentuan pengajar terbaik yang terjadi pada sekolah dasar. Hasil akhir penyelesaian metode akan menghasilkan nilai ranking  tertinggi  yangakan  ditetapkan  menjadi  alternatif  tertinggi.  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  sebanyak  10  data alternatif pengajar dengan menggunakan 5 kriteria, sehingga menghasilkan 1 peringkat tertinggi dari 10 alternatif tersebut yang diperoleh oleh  alternatif 1  yang bernama  Servin  Manullang  dengan  nilai  0.6086  sebagai  rekomendasi  Pengajar  dengan kinerja terbaik.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; MABAC; Pengajar
Abstract- Selection of the best teacher is one of the problems in a decision making according to semi-structured criteria. In this research, the decision support system explains how the process of selecting alternative teachers who have the best performance in elementary schools applies the MABAC method and weights it using the Rank Order Centroid (ROC) method. The use of this method can solve the problem of determining the best teacher that occurs in elementary schools. The final result of completing the method will produce the highest ranking value which will be determined to be the highest alternative. The data used in this study were 10 alternative teacher data using 5 criteria, resulting in 1 highest ranking of the 10 alternatives obtained by alternative 1 named Servin Manullang with a value of 0.6086 as a recommendation for the teacher with the best performance.
Keywords: Decision Support System; MABAC; Teacher

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  dunia  pendidikan,  tenaga  pendidik/pengajar  merupakan  seseorang  yang  sangat  berperan  penting  dalam mendidik  dan mengajar siswa.  Pengajar harus di tuntut mempunyai  kemampuan akademik yang mencukupi  dalam mendidik agar tercapainya tujuan pendidikan di setiap  satuan pendidikan. Pengajar juga harus memiliki kepribadian yang baik  agar menjadi patutan bagi anak bangsa, keluarga dan masyarakat.
Studi kasus yang diterapkan dalam penelitian ini adalah  Pemilihan Pengajar Dengan Kinerja Terbaik   Pada Sekolah  Dasar  (SD).  Yang  dimana  proses  penentuan  serta  penilaian  pengajar  terbaik  tidak  sesuai  dengan  kriteria- kriteria  kinerja  setiap  guru,  melainkan  hanya  dari  pendapat-pendapat  pengajar  lainnya  yg    tidak  relevan.  Dalam penentuan  pengajar  terbaik  memang  tidak  mudah  menentukannya.  Maka  dari  itu  untuk  mengatasi  kasus  tersebut, sebuah  sistem  pendukung  keputusan  sangat  diperlukan  tujuannya  untuk  memilih  pengajar  yang  memiliki  kinerja terbaik  dengan  maksud  agar  pengajar  dapat  menjalankan  tugasnya  dengan  sebaik-baiknya  sehingga  dapat  diambil keputusan yang optimal dan relevan.
SPK  (Sistem  pendukung  keputusan)  adalah  sebuah  sistem  informasi  yang  berkaitan  dengan  komputer  yang dapat digunakan dalam membantu pengambilan keputusan. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) biasanya dibangun untuk  membuat  solusi  atas suatu  masalah[1]–[3]. Metode MABAC merupakan metode perbandingan multikriteria, metode  ini  menjadi  solusi  yang  tepat  dikarenakan  metode  ini  menyediakan  solusi  yang  konsisten  dan  juga  sangat handal dalam pengambilan keputusan dibandingkan metode yang lainnya dalam proses pemilihan  pengajar. Dalam penelitian  ini,  metode  MABAC  (Multi-Attributive  Border  Approximation  Area  Comparison)  [4],  [5]  .  Sedangkan Metode  ROC  singkatan  dari  Rank  Order  Centroid  adalah  suatu  metode  yang  dimana  dapat  digunakan  dalam menghasilkan  suatu  bobot  pada  kriteria  tertentu  pada  sistem  pendukung  keputusan.  Dalam  proses  pengerjaanya metode ini termasuk yang sederhana dan mudah untuk memahaminya [6].
Pada  penelitian  Noveriang  ndruru,  dkk.  pada  jurnal  Resolusi:  Rekayasa  teknik  informatika  dan  informasi dengan judul “penerapan metode MABAC untuk mendukung pengambilan keputusan pemilihan kepala cabang pada PT. Cefa Indonesia sejahtera lestari” menyimpulkan bahwa metode MABAC  dapat digunakan untuk menganalisis alternatif yang berbeda serta memperkirakan alternatif sesuai dengan tingkat ultilitasnya [7].
Pada  penelitian  Samuel  manurung  pada  jurnal  SIMETRIS  dengan  judul  Sistem  pendukung  keputusan pemilihan  guru  dan  pegawai  terbaik  menggunakan  metode  MOORA”  Menyimpulkan  bahwa  sistem  pendukung

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1764−1773 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3000
keputusan merupakan sistem informasi  pada level  manajemen dari suatu  organisasi  yang mengkombinasikan data dan model analisis canggih atau peralatan data analisis untuk mendukung pengambilan keputusan [8].
Pada Penelitian Bagus Nur Ihwa dkk. Pada journal of computer system and informatics (JoSYC) dengan judul “ Sistem pendukung keputusan pemilihan jaksa terbaik dengan menerapkan metode MABAC ” menyimpulkan bahwa metode  MABAC  menghasilkan  perangkingan  alternatif  berdasarkan  nilai  menghasilkan  perangkingan  berdasarkan kriteria masing-masing alternatif” [9].
Pada penelitian Rinaldy manurung pada jurnal Pelita Informatika dengan judul sistem pendukung keputusan pemilihan perusahaan binaan dengan metode MABAC menyimpulkan bahwa penerapan metode Mabac dinilai akurat dalam proses pemilihan perusahaan binaan dan menyelesaikan permasalahan dalam perusahaan binaan [10].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendung keputusan (SPK) diartikan sebagai sebuah sistem yang berbasis komputerr yang mana didalam bahasa inggrris SPK ini disebut Decision  Support  System (DSS) yang berarti sebuah sistem yang mampu  mempersiapkan pemecahan masalah dalam keadaan terstruktur maupun semi non terstruktur [3], [11]–[15]. Menurut penelitian yang dilakukan oleh mesran dan dede winta sipahutar dalam salah satu  publish jurnal yang mereka publikasikan, sistem pendukung  keputusan  mempunyai  tujuan  yang  akan  memberikan  prediksi,  menyediakan  informasi  serta mengarajhkan pengguna informasi agar dapat melakukan pengambilan keputusan dengan lebih efektif dan efisien.

## 2.2 Pengajar / Guru
Defenisi  guru  ialah  tenaga  pendidik  professional  yang  memiliki  tanggung  jawab  besar  kepada  anak  atau  terhadap perkembangan anak didiknya. Tugas utama seorang pengajar/guru ialah mendidik, mengajarkan serta memberikan suri  tauladan  yang  baik  terhadap  anak-anak  didiknya.  Pengajar  juga  berperan  sebagai    pembimbing  dalam menjalankan proses belajar mengajar, memberikan suasana-suasana yang memungkinkan peserta didik merasa sangat nyaman dan merasa yakin bahwa prestasi yang dicapainya akan mendapatkan penghargaan serta perhatian sehingga meningkatkan motivasi berprestasi anak didiknya [16], [17].

## 2.3 MABAC
MABAC ( Multi Atributive border approximation area comparasion) adalah metode yang pertama kali dikembangkan oleh pamucar dan cirovic . metode MABAC ini mampu menyediakan stabil (konsisten) solusi [18]–[21]. Metode ini juga  dianggap  sebagai  metode  yang  sangat  handal  untuk  pengambilan  keputusan  yang  bersifat  rasional.  Adapun langkah-langkah metode MABAC ialah sebagai berikut :
Langkah 1 : Membuat matriks keputusan awal (X)
𝐶 1 𝐶 2 … 𝐶 𝑛 𝑋 = 𝐴 1 𝐴 2 ⋮ 𝐴 𝑚 [ 𝑥 11 𝑥 12 … 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 22 ⋯ 𝑥 2𝑛 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚2 ⋯ 𝑥 𝑚𝑛 ] (1)
Langkah 2 : Menormalisasikan matriks awal (X).
𝐶 1 𝐶 2 … 𝐶 𝑛 𝑋 = 𝐴 1 𝐴 2 ⋮ 𝐴 𝑚 [ 𝑛 11 𝑛 12 … 𝑛 1𝑛 𝑛 21 𝑛 22 ⋯ 𝑛 2𝑛 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑛 𝑚1 𝑛 𝑚2 ⋯ 𝑛 𝑚𝑛 ] (2)
Nilai matriks normalisasi (N) ditentukan dengan rumus :
𝑛 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 −𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑖 + −𝑥 𝑖 − (untuk kriteria yang benefit)
(3)
𝑛 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 −𝑥 𝑖 + 𝑥 𝑖 + −𝑥 𝑖 + (untuk kriteria yang cost)
(4)
Langkah 3 : Menghitung  matriks terbobot :
𝑣 𝑖𝑗 =   (𝑤 𝑖 ∗ 𝑛 𝑖𝑗 ) + 𝑤 𝑖 ) (5)
Langkah 4 : Pembentukan matriks area aproksimasi perbatasan (G i )

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1764−1773 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3000
g i = (∏ v ij m j=1 ) 1 m (6)
Langkah 5 : Perhitungan elemen matriks jarak alternatif dari daerah perkiraan perbatasan (Q m )
𝑄 𝑚 = 𝑉 𝑖𝑗 − 𝐺 𝑖 (7)
Langkah 6 : Perangkingan Alternatif (S i )
𝑆 𝑖 = ∑ 𝑄 𝑚 𝑛 𝑗=1 (8)

## 2.4 Tahapan Penelitian
Adapun langkah-Langkah pembuatan penelitian ini dapat dilihat sebagai berikut :
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan gambar 1 diatas, Adapun tahapan penelitian sebagai berikut:
a. Identifikasi Permasalahan
Pada tahapan ini dilakukan identifikasi masalah apa yang terjadi dalam penelitian tersebut.
b. Studi Literatur
Pada  tahap  ini  dilakukan  studi  kepustakaan  untuk  pengumpulan  data  dan  informasi  yang  berkaitan  dengan permasalahan yang sedang diteliti.
c. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  yang  akan  digunakan  dalam  melakukan  penelitian  dengan  cara wawancara.
d. Analisa Data
Setelah mengumpulkan data, selanjutnya analisa data dilakukan guna untuk mengetahui apakah data tersebut dapat digunakan untuk pemilihan pengajar pada Sekolah Dasar (SD).
e. Penerapan Metode MABAC
f. Kesimpulan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penentuan Alternatif
Pada penelitian ini, penulis menggunakan metode MABAC dalam penyelesaian permasalahan dengan menetapkan 10 alternatif dan 5 kriteria. Adapun data alternatif yang digunakan dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini :
Tabel 1 . Alternatif Kode Alternatif A1 Servin Manullang A2 Yuni Simbolon A3 Titiani Tanjung A4 Andre Td A5 Gilang Pradana

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1764−1773 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3000
A6 Rahma Yuni A7 Andini A8 Sumardi Putra

## 3.2 Penentuan Kriteria
Pada  penelitian  ini,  dibutuhkan  kriteria-kriteria  yang  nantinya  digunakan  dalam  penyelesaian  perhitungan  metode MABAC. Adapun kriteria tersebut dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini :
Tabel 2. Kriteria Kode Kriteria Jenis C1 TanggungJawab Benefit C2 Disiplin Benefit C3 Kemampuan Mengajar  Benefit C4 Kehadiran Benefit C5 Pendidikan Benefit
Pada  saat  melakukan  penelitian  pada  sistem  pendukung  keputusan,  diperlukan  nilai  bobot  pada  tiap-tiap kriteria. Yang dimana nilai bobot tersebut berasal jadi perhitungan ROC.
Tabel 2 . Nilai kriteria Kode Kriteria Bobot Jenis C1 Tanggung Jawab 0.456 Benefit C2 Disiplin 0.256 Benefit C3 Kemampuan Mengajar  0.156 Benefit C4 Kehadiran 0.090 Benefit C5 Pendidikan 0.040 Benefit
Selanjutnya penentuan nilai bobot kriteria yang dapat dilihat pada tabel 3 dan tabel 4 berikut ini :
Tabel 3. Nilai bobot kepentingan kriteria Skala Bobot Kriteria Sangat baik 5 Baik 4 Cukup baik 3 Buruk 2 Sangat buruk 1 Tabel 4. Nilai bobot kepentingan C5 Pendidikan  Bobot S1 5 SLTA 4
Setelah melakukan pembobotan setiap kriteria, selanjutnya melakukan proses rating kecocokan . dapat dilihat pada tabel 5 dibawah ini.
Tabel 5. Data Rating kecocokan Alternatif C1  C2  C3  C4  C5
A1 5 4 4 5 4 A2 4 4 5 4 4 A3 4 3 4 4 5 A4 4 5 5 3 5 A5 5 4 4 4 4 A6 4 3 3 5 5 A7 4 5 5 4 4 A8 3 4 4 4 5
Max 5 5 5 5 5
Min 3 3 3 3
4
3.3 Penerapan Metode MABAC
Adapun langkah-langkah penyelesaian perhitungan MABAC:
a. Langkah 1: membuat matriks keputusan awal

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1764−1773 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3000
𝑥 = [𝑥 𝑖𝑗 ] =
[ 5 4 4 5 4 4 4 5 4 4 4 3 4 4 5 4 5 5 3 5 5 4 4 4 4 4 3 3 5 5 4 5 5 4 4 3 4 4 4 5]
b. Langkah 2: normalisasi matriks keputusan awal
Melakukan perhitungan nilai normalisasi matriks (jenis kriteria benefit) C1
𝑛 11 = 5−3 5−3 = 1.4
𝑛 21 = 4−3 5−3 = 0.4
𝑛 31 = 4−3 5−3 = 0.4
𝑛 41 = 4−3 5−3 = 0.4
𝑛 51 = 5−3 5−3 = 1.4
𝑛 61 = 4−3 5−3 = 0.4
𝑛 71 = 4−3 5−3 = 0.4
𝑛 81 = 3−4 5−3 = −0.6
C2.
𝑛 11 = 4−3 5−3 = 0.4 𝑛 21 = 4−3 5−3 = 0.4 𝑛 31 = 3−3 5−3 = −0.6
𝑛 41 = 5−3 5−3 = 1.4 𝑛 51 = 4−3 5−3 = 0.4 𝑛 61 = 3−3 5−3 = −0.6
𝑛 71 = 5−3 5−3 = 1.4 𝑛 81 = 4−4 5−3 = 0.4
C3
𝑛 11 = 4−3 5−3 = 0.4 𝑛 21 = 5−3 5−3 = 1.4 𝑛 31 = 4−3 5−3 = 0.4 𝑛 41 = 5−3 5−3 = 1.4 𝑛 51 = 4−3 5−3 = 0.4 𝑛 61 = 3−3 5−3 = −0.6
𝑛 71 = 5−3 5−3 = 1.4

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
𝑛 81 = 4−4 5−3 = 0.4
C4
𝑛 11 = 5−3 5−3 = 1.4
𝑛 21 = 4−3 5−3 = 0.4
𝑛 31 = 4−3 5−3 = 0.4
𝑛 41 = 3−3 5−3 = −0.6
𝑛 51 = 4−3 5−3 = 0.4
𝑛 61 = 5−3 5−3 = 1.4
𝑛 71 = 4−3 5−3 = 0.4
𝑛 81 = 4−4 5−3 = 0.4
C5 𝑛 11 = 4−3 5−3 = −0.8
𝑛 21 = 4−3 5−3 = −0.8
𝑛 31 = 5−3 5−3 = 0.2
𝑛 41 = 5−3 5−3 = 0.2
𝑛 51 = 4−3 5−3 = −0.8 𝑛 61 = 5−3 5−3 = 0.2 𝑛 71 = 4−3 5−3 = −0.8 𝑛 81 = 5−4 5−3 = 0.2
Setelah  melakukan  perhitungan  dan  mendapatkan  hasil  data  normalisasi  matriks  keputusan  awal,  data normalisasi matriks dapat dilihat pada tabel 6 berikut ini :
Tabel 6. Data normalisasi matriks keputusan
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 1.4 0.4 0.4 1.4 -0.8 A2 0.4 0.4 1.4 0.4 -0.8 A3 0.4 -0.6 0.4 0.4 0.2 A4 0.4 1.4 1.4 -0.6 0.2 A5 1.4 0.4 0.4 0.4 -0.8 A6 0.4 -0.6  -0.6 1.4 0.2 A7 0.4 1.4 1.4 0.4 -0.8 A8 -0.6 0.4 0.4 0.4 0.2
c. Langkah 3 : Menentukan matriks terbobot
Alternatif 1 (A1) 𝑣 11 = (0.456 ∗ 1.4) + 0.456 = 1.116 𝑣 12 = (0.256 ∗ 0.4) + 0.256 = 0.358 𝑣 13 = (0.156 ∗ 0.4) + 0.156 = 0.218 𝑣 14 = (0.090 ∗ 1.4) + 0.090 = 0.216 𝑣 15 = (0.040 ∗ −0.8) + 0.040 = 0.008
Alternatif 2 (A2) 𝑣 11 = (0.456 ∗ 0.4) + 0.456 = 0.651 𝑣 12 = (0.256 ∗ 0.4) + 0.256 = 0.358

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
𝑣 13 = (0.156 ∗ 1.4) + 0.156 = 0.218 𝑣 14 = (0.090 ∗ 0.4) + 0.090 = 0.126 𝑣 15 = (0.040 ∗ −0.8) + 0.040 = 0.008
Alternatif 3 (A3) 𝑣 11 = (0.456 ∗ 0.4) + 0.456 = 0.651 𝑣 12 = (0.256 ∗ −0.6) + 0.256 = 0.358 𝑣 13 = (0.156 ∗ 0.4) + 0.156 = 0.062 𝑣 14 = (0.090 ∗ 0.4) + 0.090 = 0.126 𝑣 15 = (0.040 ∗ 0.2) + 0.040 = 0.048
Alternatif 4 (A4) 𝑣 11 = (0.456 ∗ 0.4) + 0.456 = 0.651 𝑣 12 = (0.256 ∗ 1.4) + 0.256 = 0.614 𝑣 13 = (0.156 ∗ 1.4) + 0.156 = 0.218 𝑣 14 = (0.090 ∗ −0.6) + 0.090 = 0.036 𝑣 15 = (0.040 ∗ 0.2) + 0.040 = 0.048
Alternatif 5 (A5) 𝑣 11 = (0.456 ∗ 1.4) + 0.456 = 0.116 𝑣 12 = (0.256 ∗ 0.4) + 0.256 = 0.358 𝑣 13 = (0.156 ∗ 0.4) + 0.156 = 0.062 𝑣 14 = (0.090 ∗ 0.4) + 0.090 = 0.126 𝑣 15 = (0.040 ∗ −0.8) + 0.040 = 0.008
Alternatif 6 (A6) 𝑣 11 = (0.456 ∗ 0.4) + 0.456 = 0.651 𝑣 12 = (0.256 ∗ −0.6) + 0.256 = 0.102 𝑣 13 = (0.156 ∗ −0.6) + 0.156 = −0.094 𝑣 14 = (0.090 ∗ 1.4) + 0.090 = 0.216 𝑣 15 = (0.040 ∗ 0.2) + 0.040 = 0.048
Alternatif 7 (A7) 𝑣 11 = (0.456 ∗ 0.4) + 0.456 = 0.651 𝑣 12 = (0.256 ∗ 1.4) + 0.256 = 0.614 𝑣 13 = (0.156 ∗ 1.4) + 0.156 = 0.218 𝑣 14 = (0.090 ∗ 0.4) + 0.090 = 0.126 𝑣 15 = (0.040 ∗ −0.8) + 0.040 = 0.008
Alternatif 8 (A8) 𝑣 11 = (0.456 ∗ −0.6) + 0.456 = 0.186 𝑣 12 = (0.256 ∗ 0.4) + 0.256 = 0.358 𝑣 13 = (0.156 ∗ 0.4) + 0.156 = 0.062 𝑣 14 = (0.090 ∗ 0.4) + 0.090 = 0.126 𝑣 15 = (0.040 ∗ −0.8) + 0.040 = 0.048
Setelah melakukan  perhitungan matriks terbobot dan mendapatkan hasil, data matriks terbobot dapat  dilihat pada tabel 7 berikut ini
Tabel 7. Data matriks terbobot Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 1.116  0.358  0.218  0.216  0.008 A2 0.651  0.358  0.374  0.126  0.008 A3 0.651  0.102  0.218  0.126  0.048 A4 0.651  0.614  0.374  0.036  0.048 A5 1.116  0.358  0.218  0.126  0.008 A6 0.651  0.102  0.062  0.216  0.048 A7 0.651  0.614  0.374  0.126  0.008 A8 0.186  0.358  0.218  0.126  0.048
d. Langkah 4: Pembentukan matriks area aproksimasi perbatasan (G i )
C 1 = (1.116 ∗ 0.651 ∗ 0.651 ∗ 0.651 ∗ 1.116 ∗ 0.651 ∗ 0.651 ∗ 0.186) 1/8 = 0.6369 C 2 = (0.358 ∗ 0.358 ∗ 0.102 ∗ 0.614 ∗ 0.358 ∗ 0.102 ∗ 0.614 ∗ 0.358) 1/8 =  0.2998 C 3 = (0.218 ∗ 0.374 ∗ 0.218 ∗ 0.374 ∗ 0.218 ∗ 0.062 ∗ 0.374 ∗ 0.218) 1/8 = 0.2286

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
C 4 = (0.216 ∗ 0.126 ∗ 0.126 ∗ 0.036 ∗ 0.126 ∗ 0.216 ∗ 0.126 ∗ 0.126) 1/8 = 0.1233 C 5 = (0.008 ∗ 0.008 ∗ 0.048 ∗ 0.048 ∗ 0.008 ∗ 0.048 ∗ 0.008 ∗ 0.048) 1/8 = 0.0196
Setelah  melakukan  perhitungan  matriks  area  aprokmasi  perbatasan  (G i ).  maka  data  matriks  area  perbatasan (G i ) dapat dilihat pada tabel 8 berikut ini :
Tabel 8. Data matriks area aproksimasi perbatasan (G i )
Perbatasan (G) Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 0.6369 0.2998 0.2286 0.1233 0.0196
e. Langkah 5 : menghitung jarak alternatif
A1 𝑄 11 = 1.116 − 0.6369 = 0.4791 𝑄 12 = 0.358 − 0.2998 = 0.0586 𝑄 13 = 0.218 − 0.2286 = −0.0102 𝑄 14 = 1.216 − 0.1233 = 0.0927 𝑄 15 = 0.008 − 0.0196 =   −0.0116
A2 𝑄 21 = 0.651 − 0.6369 = 0.0141 𝑄 22 = 0.358 − 0.2998 = 0.0586 𝑄 23 = 0.374 − 0.2286 = 0.1458 𝑄 24 = 0.126 − 0.1233 = 0.0027 𝑄 25 = 0.008 − 0.0196 = −0.0116
A3 𝑄 31 = 0.651 − 0.6369 = 0.0141 𝑄 32 = 0.102 − 0.2998 = −0.1974 𝑄 33 = 0.218 − 0.2286 = −0.0102 𝑄 34 = 0.126 − 0.1233 = 0.0027 𝑄 35 = 0.048 − 0.0196 = 0.0284
A4 𝑄 41 = 0.651 − 0.6369 = 0.0141 𝑄 42 = 0.614 − 0.2998 = 0.3146 𝑄 43 = 0.374 − 0.2286 = 0.1458 𝑄 44 = 0.036 − 0.1233 = −0.0873 𝑄 45 = 0.048 − 0.0196 = 0.0284
A5 𝑄 51 = 0.116 − 0.6369 = 0.4791 𝑄 52 = 0.358 − 0.2998 = 0.0586 𝑄 53 = 0.218 − 0.2286 = −0.0102 𝑄 54 = 0.126 − 0.1233 = −0.0027 𝑄 55 = 0.008 − 0.0196 = −0.0116
A6 𝑄 61 = 0.651 − 0.6369 = 0.0141 𝑄 62 = 0.102 − 0.2998 = −0.1974 𝑄 63 = 0.062 − 0.2286 = −0.1662 𝑄 64 = 0.216 − 0.1233 = 0.0927 𝑄 65 = 0.048 − 0.0196 = 0.0284
A7 𝑄 71 = 0.651 − 0.6369 = 0.0141 𝑄 72 = 0.614 − 0.2998 = 0.3146 𝑄 73 = 0.374 − 0.2286 = 0.1458 𝑄 74 = 0.126 − 0.1233 = 0.0027 𝑄 75 = 0.008 − 0.0196 = −0.0116
A8 𝑄 81 = 0.186 − 0.6369 = −0.4509
𝑄 82 = 0.358 − 0.2998 = 0.0586

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1764−1773 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3000
𝑄 83 = 0.218 − 0.2286 = −0.0102 𝑄 84 = 0.126 − 0.1233 = 0.0027 𝑄 85 = 0.048 − 0.0196 = 0.0284
f. Langkah 6: Menentukan Peringkat Alternatif :
𝑆1 = 0,4791 + 0,0586 + (−0,0102) + 0,0927 + (−0,0116) = 0.6086 𝑆2 = 0,0141 + 0,0586 + 0,1458 + 0,0027 + (−0,0116) = 0.2096
𝑆3 = 0,0141 + (−0,1974) + (−0,0102) + 0,0027 + 0,0284 = −0,1624 𝑆4 = 0,0141 + 0,3146 + 0,1458 + (−0,0873) + 0,0284 = 0.4156 𝑆5 = 0,4791 + 0,0586 + (−0,0102) + 0,0027 + (−0,0116) = 0.5186 𝑆6 = 0,0141 + (−0,1974) + (−0,1662) + 0,0927 + 0,0284 = 0.2284
𝑆7 = 0,0141 + 0,3146 + 0,1458 + 0,0027 + (−0,0116) = 0.4656 𝑆8 = (−0,4509) + 0,0586 + (−0,0102) + 0,0027 + 0,0284 = −0.3714
Setelah melakukan perhitungan dengan menggunakan metode ROC dan Mabac, maka selanjutnya diperoleh hasil perangkingan. Hasil perangkingannya dapat dilihat pada tabel 9 berikut ini :
Tabel 9. Hasil Perangkingan Kode Alternatif Nilai Peringkat A1 Servin Manullang 0,6086 1 A2 Yuni Simbolon 0,2096 7 A3 Titiani Tanjung -0,1624 8 A4 Andre Td 0,4156 4 A5 Gilang Pradana 0,5186 2 A6 Rahma Yuni -0,2284 6 A7 Andini 0,4656 3 A8 Sumardi Putra -0,3714 5

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  Penelitian  yang  sudah  dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  menggunakan  sistem pendukung  keputusan  dengan  mengimplementasikan  metode  MABAC  pada  penelitian  ini  dapat  membantu  pihak sekolah dalam  menentukan  peringkat  tertinggi dari  setiap  alternatif  sehingga memperoleh  pengajar dengan kinerja terbaik.  Dengan  hasil  perhitungan  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  8  alternatif  dan  5  kriteria  maka menghasilkan  alternatif  terbaik  yaitu  alternatif  A1  atas  nama  Servin  Manullang  dengan  nilai  0.6086  sebagai rekomendasi Pengajar dengan kinerja terbaik.

## REFERENCES
[1] D. Sitompul, S. Sumarno, and B. E. Damanik, “Penentuan Dosen Terbaik pada Proses Belajar Mengajar di STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar dengan Metode Moora,” vol. 1, no. 1, pp. 93–104, 2019.
[2] R. Y. Simanullang, Melisa, and Mesran, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Covid-19 Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 1, no. 9, pp. 2–9, 2021.
[3] R. K. Ndruru and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Generik Anggota Polri Di Polda Sumatera Utara Menggunakan Metode MABAC & Entropy,” Konf. Nas. Teknol. Inf. dan Komput., vol. 4, pp. 303–310, 2020.
[4] D. I. Božanić, D. S. Pamučar, and S. M. Karović, “Application the MABAC method in support of decision-making on the use of force in a defensive operation,” Tehnika, vol. 71, no. 1, pp. 129–136, 2016.
[5] M.  D.  Saefudin  and  A.  Mirza,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Penilaian  Guru  Terbaik Dengan  Metode  Multi-Attributive Border Approximation (MABAC),” OKTAL J. Ilmu Komput. dan Sains, vol. 1, no. 06, pp. 609–619, 2022.
[6] M. Ickhsan, D. Anggraini, R. Haryono, S. H. Sahir, and Rohminatin, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Usaha Rakyat  Menggunakan  Metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assesment  (WASPAS),”  JURIKOM  (Jurnal  Ris. Komputer), vol. 5, no. 2, pp. 9–10, 2018.
[7] L.  Sarumaha,  B.  Efori,  A.  H.  Sihite,  and  D.  P.  Utomo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penempatan  Mentor  Pada  Pusat Pengembangan Anak IO 558 Sangkakala Medan Menggunakan Metode CPI dan ROC,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 4, no. 1, pp. 315–321, 2020.
[8] A. PUTRI AZANNY, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA KURANG MAMPU DI SMK PAB  2  HELVETIA  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE  MULTI–ATTRIBUTIVE  BORDER  APPROXIMATION AREA COMPARISON,” 2021.
[9] S.  R.  Nasution,  M.  Mesran,  S.  Aripin,  and  M.  Sianturi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Prioritas  Lokasi  Perbaikan  Jalan Dengan Metode Preference Selection Index (PSI)(Studi Kasus: Dinas Bina Marga),” Pelita Inform. Inf. dan Inform., vol. 10, no. 1, pp. 38–45, 2021.
[10]  D.  M.  Laia,  E.  Buulolo,  and  S.  N.  Hutagalung,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Koordinator  Baru  Dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process dan Weight Product (Studi Kasus: Pusat Pengembangan Anak IO 558 Sangkakala Medan),” Pelita Inform. Inf. dan Inform., vol. 10, no. 1, pp. 6–11, 2021.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1764−1773 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3000
[11]  S. Pendukung, K. Pemilihan, J. Pada, Y. Muhammad, N. By, and U. The, “Decision Support System for Selection of Majors at The,” vol. 2, no. 2, pp. 128–131, 2019.
[12]  T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[13]  R. B. I. N. M Mesran, Syefudin, Sarif Surorejo, Muhammad Syahrizal, Aang Alim Murtopo, Zaenul Arif, Nugroho Adhi Santoso, Wresti Andriani, Soeb Aripin, Gunawan, Pengantar Teknologi Informasi. CV. Graha Mitra Edukasi, 2023.
[14]  D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan. 2015.
[15]  D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan. 2018.
[16]  S. Manurung, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Dan Pegawai Terbaik Menggunakan Metode Moora,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 9, no. 1, pp. 701–706, 2018.
[17]  T. Prihatin, “Perbandingan Metode TOPSIS Dan SAW Dalam Penentuan Guru Berprestasi,”  J. Tek. Komput. AMIK BSI, vol. 5, no. 1, pp. 29–34, 2019.
[18]  S. R. Purba, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dokter Terbaik di Dinas Kesehatan Kab. Simalungun Menggunakan Metode MABAC,” Pelita Inform. Inf. dan Inform., vol. 9, no. 2, pp. 129–135, 2020.
[19]  B. N. Ihwa, N. Silalahi, and R. K. Hondro, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jaksa Terbaik dengan Menerapkan Metode MABAC (Studi Kasus: Kejaksaan Negeri Medan),” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 1, no. 4, pp. 225–230, 2020.
[20]  R. T. Aldisa, “Penerapan Metode MABAC dalam Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Aplikasi Pemesanan Hotel Terbaik,” J. Inf. Syst. Res., vol. 4, no. 1, pp. 191–201, 2022.
[21]  N.  Ndruru,  M.  Mesran,  F.  T.  Waruwu,  and D.  P.  Utomo,  “Penerapan  Metode  MABAC Untuk  Mendukung Pengambilan Keputusan Pemilihan Kepala Cabang Pada PT . Cefa Indonesia Sejahtera Lestari,” RESOLUSI  Rekayasa Tek. Inform. dan Inf., vol. 1, no. 1, pp. 36–49, 2020.